Deep Learning: Wie Maschinen lernen lernen


Bild: spektrum.de
„Deep Learning“ bricht gerade alle Rekorde in der künstlichen Intelligenz. Dazu kombinieren Forscher ein eigentlich altes Verfahren mit gewaltigen Datenmengen.

Nicola JonesSpektrum.de

Vor drei Jahren knöpften sich die Forscher des notorisch öffentlichkeitsscheuen Google X Labs die Datenbanken von YouTube vor und extrahierten gut zehn Millionen Standbilder. Die Aufnahmen fütterten sie anschließend in das „Google Brain“ – ein Netzwerk aus 1000 Computern, das wie ein Kleinkind Informationen aller Art in sich aufsaugen soll. Drei Tage lang brütete es über den Bildern, suchte nach wiederkehrenden Mustern und entschied schließlich, dass sich die Bilderflut in eine Anzahl von Kategorien einteilen lässt: menschliche Gesichter, menschliche Körper und … Katzen [1].

Die Erkenntnis, dass das Internet voller Katzen ist, sorgte nicht nur für viel Heiterkeit unter Journalisten, sondern bewies auch eindeutig, dass das „Deep Learning“ zurück ist. Dabei hat die Technik inzwischen gut drei Jahrzehnte auf dem Buckel. Doch mit Hilfe enormer Datenmengen und massiver Rechenpower soll sie nun schaffen, woran andere Ansätze scheitern – und was Menschen beinahe nebenher erledigen: Gesichter erkennen, Sprache verstehen und ganz allgemein unscharf definierte Probleme lösen.

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